<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?id=125232"><dc:title>Vrednotenje napada v košarki na podlagi prostorsko-časovnih podatkov o gibanju igralcev</dc:title><dc:creator>Krivec,	Jan	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Kononenko,	Igor	(Mentor)
	</dc:creator><dc:creator>Vračar,	Petar	(Komentor)
	</dc:creator><dc:subject>košarka</dc:subject><dc:subject>strojno učenje</dc:subject><dc:subject>napovedovanje</dc:subject><dc:subject>analiza podatkov</dc:subject><dc:description>Namen diplomskega dela je analiza in vrednotenje napada glede na razporeditev igralcev na igrišču ob danem trenutku. Tako sestavimo algoritem, ki za dan trenutek napada poda oceno v obliki vrednosti. Diplomsko nalogo lahko razdelimo na dva večja sklopa. V prvem sestavimo algoritem, ki pretvori podatke SportVU v smiseln potek košarkarske igre, ter opišemo rezultate in težave le-tega. V drugem sklopu najprej pripravimo podatke za modeliranje ter opišemo uporabljene atribute, modele in mere za ocenjevanje. Za modeliranje smo uporabili odločitveno drevo, naključni gozd, logistično regresijo, metodo podpornih vektorjev in umetne nevronske mreže. Le-ti poskušajo predvideti, ali bo naslednje dejanje met, podaja ali preobrat. Glede na dobljene rezultate smo za glavni model izbrali naključni gozd. S pomočjo dobljenega modela sestavimo več hevristik, ki podajo oceno trenutka v napadu. Za boljšo oceno sestavimo tudi modela za napovedovanje smeri podaje in verjetnosti zadetka meta. Hevristike evalviramo na primeru napada in primerjamo vsoto vrednosti hevristik za vsako ekipo z dejansko uvrstitvijo le-teh.</dc:description><dc:date>2021</dc:date><dc:date>2021-03-09 11:45:01</dc:date><dc:type>Diplomsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>125232</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>
